농산물 검역통계를 통해서 채소 모종 수출 현황과 채소 접목묘의 일본 선박 수송 시의 온도 및 상대습도 변화를 분석하여 국내 채소 모종 수출 연구와 정책 수립을 위한 기초자료를 제공하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 2007~2016년 사이 수출된 채소 모종은 배추, 양배추 등 엽채류 4종, 토마토, 오이 등 과채류 7종, 근채류 1종으로, 전세계 20여 국가에 46,146,536주(총 1,839건) 수출 되었다. 상업적 목적을 위한 채소 모종의 주요 수출국은 일본이었고, 2016년 기준 일본에 수출된 모종은 주로 과채류 접목묘인 가지, 토마토, 오이, 수박 및 고추 등으로 총 2,575,446주가 수출되었으며, 총 수출 금액으로는 0.7~1.6백만불로 추산된다. 일본으로 수출되는 접목묘는 도시농업용과 농가용으로 구분되고 있으며, 온도 $15{\sim}18^{\circ}C$의 냉장 컨테이너를 이용한 선박 수송은 포장 ${\rightarrow}$ 선적 ${\rightarrow}$ 검역(한국 부산항) ${\rightarrow}$ 검역(일본 시모노세키항) ${\rightarrow}$ 바이어 수령의 과정으로 대략 24시간 내외가 소요되고 있었다. 일본의 도시농업 발달로 인한 채소 모종 수요의 급격한 증가와 러시아 등 인근 국가들의 채소 접목묘에 대해 높아지고 있는 관심과 수요는 우리나라 채소 접목묘 수출 규모를 확대할 수 있는 기회가 될 것이다. 채소 모종 수출을 확대하기 위해서는 본 연구 결과를 기반으로 정확한 채소 모종수출 정보의 수집 및 분석이 이루어질 수 있도록 정부의 적극적인 정책 지원과 수출 전용 모종 생산, 모종 저장 및 수송 관련 기술 개발을 위한 연구가 필요하다.
도시 지역의 홍수 위험을 완화하고 지속 가능한 수자원을 관리하기 위해서는 도시 홍수와 물순환의 연계 해석이 필수적이다. 본 연구는 간단한 전환 규칙을 통해 침수의 시공간적 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타 기법을 이용하여 고해상도 도시침수 및 물순환 해석 모형 CAW (Cellular Automata-based integrated Water cycle model)를 개발하고, 그 적용성을 평가하였다. 개발된 모형을 미국 포틀랜드 도심지 유역에 적용하고, 물리 기반 모형 및 기존 셀룰러 오토마타 기반 모형의 침수 해석 결과와 비교하여 도시침수 재현의 적절성을 평가하였다. 연구 결과, 침수 검증 대상 지점에 대한 CAW 모형의 최대 침수심 분포는 확산파 방정식을 모사하는 WCA2D (Weighted Cellular Automata 2 Dimension) 모형과 평균오차 값이 1.3 cm로 유사하게 모의되었고, 이진 패턴 유사도 검증에서 HR 0.91, FAR 0.02, CSI 0.90으로 비교적 높은 유사성을 나타내며 모형의 침수 해석 적용성을 검증하였다. 또한, 토지피복 및 토양 조건이 침수, 침투에 미치는 영향을 시험 평가한 결과, 불투수율이 41% 더 높은 지역에서의 침투와 최대 침수심이 각각 54%(4.16 mm/m2) 감소 및 10%(2.19 mm/m2) 증가하였다. CAW 모형을 이용하여 도시 유역의 다양한 토지피복 및 토양 특성을 고려한 고해상도 물순환 및 도시침수 연계 모의 해석이 가능할 것으로 기대된다.
이 연구는 통신사 유동인구 데이터를 활용하여 코로나 기간 전후 대구의 대학가 유동인구 변화를 집중적으로 분석하였다. 이 과정에서 서울 대학가와 비교하면서, 대구에서 나타난 현상의 특징을 파악하였다. 연구 대상은 비슷한 재학생 수를 지닌 경북대와 고려대로 선정하였다. 통신사 데이터를 제공하는 공공 웹사이트에서 각 대학 소재지 인근의 유동인구를 수집하였다. 데이터를 시각화하여 두 도시 간 유동인구에서 나타난 차이를 분석하였다. 통계적 검정을 위해 T-검정을 실시하였다. 마지막으로 시간에 따른 변화를 확인하기 위해 기간을 나누어 선형회귀 분석을 실시하였다. 그 결과, 2020년 상반기에서는 두 도시의 패턴이 유사하였지만, 하반기 코로나의 확산세가 안정된 대구는 유동인구가 2019년 대비 오히려 증가하였고 서울은 감소한 형태를 나타냈으며, 단기적인 선형성 또한 관찰할 수 있었다. 연구를 통해서 도시의 특성과 코로나의 확산 정도 등에 따라 유동인구가 변화하는 패턴을 확인하였다.
본 연구에서는 SPI지수를 이용하여 내륙지방의 가뭄을 분석하였다. 본 연구에서 적용된 SPI가뭄 지수는 국내에서 발생하였던 과거의 가뭄사상 특성을 분석하기 위하여 SPI(Standardized Precipitation Index)지수를 선정하여 안동관측소의 1983년~2016년까지의 월평균 강우자료를 취합하여 가뭄지수를 산정하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄발생을 3개월, 6개월, 9개월, 12개월로 나누어 가뭄기간 조사를 통하여 내륙지방의 대표적인 도시인 안동지방의 가뭄특성 및 주기를 분석하였다. 그 결과, SPI-3은 겨울과 이듬해인 봄까지는 가뭄현상이 심화되며, 여름철에는 장마로 인해 가뭄이 완화되는 것으로 분석되었다. 또한, 가뭄의 주기성을 분석한 결과 5년 내외 주기가 유의한 것으로 나타났으며, SPI-3의 분석결과 1년에서 2년의 주기성을 보였다. 따라서 SPI가뭄지수를 이용하여 안동지역의 가뭄을 분석한 결과 2000년 이후 길게는 6년을 주기로 가뭄지수가 나타났으며, 관측된 강우자료를 이용하여 가뭄을 산정하데 있어서 효과적인 분석에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
2012년 기준 산촌지역 임가소득은 도시근로자의 54.3%, 농가의 67.6%에 불과하며, 노동집약적인 1차 산업 위주의 임업은 부가가치 창출에 한계를 갖고 있다. 한편 우리사회는 여가시간 증가, 삶의 질을 강조하는 생활 방식이 자리하게 되면서 도시에서 벗어나 산림에서 체험하고 힐링을 하기 위한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 산림수요에 대응하여 기존에 1차 산업 위주의 임업 외에 부가가치를 증대시킬 수 있도록 종합적인 정책마련이 필요하다. 이를 위한 하나의 방안으로 산림치유를 활용한 사업이 전개되고 있다. 이에 본 연구에서는 산림치유를 이용한 산촌지역 경제 활성화 방안을 모색하고자 산촌지역에서 행해지는 산림치유시설의 특징, 프로그램 내용 등을 인터넷 조사와 현지 방문, 전문가 인터뷰를 수행하였다. 이후 인터뷰한 원자료를 Strauss & Corbin(1998)의 근거이론방법을 적용하였으며 NVivo11 프로그램을 활용하여 총 186개의 개념과 8개의 범주와 24개의 하위범주를 도출하였고, 산촌지역 경제 활성화를 위한 산림치유 적용 과정을 제시하였다. 본 연구는 산촌지역에 산림치유 적용방안을 위한 정책 제언을 제시함으로써 향후 정량적 연구의 토대를 마련했다고 할 수 있으며, 산림치유마을 조성·운영정책을 추진할 수 있는 기초자료를 제공했다는 점에서 연구의 의의가 있다.
This study focuses on citizen-driven regional agenda and improvement projects, with a specific emphasis on the Yokohama Shimin Machi-bushin Project. The research aims to categorize the scope of citizens' thoughts and the objects for improvement, shedding light on the Analysis Methodologies of citizen-driven proposals for living environment improvement. It also highlights the diverse factors influencing citizens' perceptions of regional issues and the different approaches to addressing them. The paper discusses potential challenges and obstacles in implementing citizen-driven initiatives for community improvement and suggests ways to address them effectively. Overall, the study underscores the significance of citizen participation in community development and the need to understand their perspectives and thought processes in proposing and implementing community improvement initiatives.
Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4) is scheduled to be launched to collect high spatial resolution data focusing on vegetation applications. To achieve this goal, accurate surface reflectance retrieval through atmospheric correction is crucial. Therefore, a machine learning-based atmospheric correction algorithm was developed to simulate atmospheric correction from a radiative transfer model using Sentinel-2 data that have similarspectral characteristics as CAS500-4. The algorithm was then evaluated mainly for forest areas. Utilizing the atmospheric correction parameters extracted from Sentinel-2 and GEOKOMPSAT-2A (GK-2A), the atmospheric correction algorithm was developed based on Random Forest and Light Gradient Boosting Machine (LGBM). Between the two machine learning techniques, LGBM performed better when considering both accuracy and efficiency. Except for one station, the results had a correlation coefficient of more than 0.91 and well-reflected temporal variations of the Normalized Difference Vegetation Index (i.e., vegetation phenology). GK-2A provides Aerosol Optical Depth (AOD) and water vapor, which are essential parameters for atmospheric correction, but additional processing should be required in the future to mitigate the problem caused by their many missing values. This study provided the basis for the atmospheric correction of CAS500-4 by developing a machine learning-based atmospheric correction simulation algorithm.
엽면적지수는 효율적인 산림관리를 수행하기 위해 필요한 정보를 제공한다. 현재 국내 지역에 가용한 고해상도 엽면적지수 자료는 유럽우주국의 Sentinel-2 위성 기반 자료가 있으나 알고리즘 개발에 국내 산림특성이 고려되지 않았고, 국내 지역에 대해 평가가 부족한 상태이다. 본 연구에서는 LAI-2200C 장비를 이용하여 엽면적지수 현장관측을 실시한 뒤, 최근 다양한 연구에서 사용되는 기계학습 알고리즘 및 PROSAIL 복사전달 모델을 기반으로 Sentinel-2 위성의 다중분광 센서 자료를 이용해 엽면적지수를 추정하여 기존 Sentinel-2 기반 엽면적지수 자료와 비교·분석을 진행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 모델은 기존 Sentinel-2 엽면적지수 자료와 비교하였을 때, 평균 bias 및 평균 RMSE의 차이가 각각 0.97 및 0.81로 과소추정 경향을 개선하며 낮은 오류를 나타내었다. 본 연구에서 개발된 엽면적지수 추정 알고리즘은 추후 국토 산림에 대한 보다 개선된 자료를 제공할 가능성을 제시하였다.
이 연구의 목적은 강남 선정릉지역에서 전산유체역학모델(CFD)을 사용하여 도시지역의 흐름 및 열 환경 모의를 검증하는 것이고, CFD 모델의 모의결과와 선정릉 지역의 관측 자료와 비교하는 것이다. CFD 모델은 국립기상과학원과 서울대가 공동으로 연구 개발된 모델이다. CFD_NIMR_SNU 모델은 기상청 현업 모델인 국지예보모델(LDAPS)의 바람성분과 온도성분을 초기 및 경계조건으로 적용되었고 수목효과와 지표 온도를 고려하여 2015년 8월 4일에서 6일까지 강남 선정릉 지역을 대상으로 수치실험을 진행하였다. 선정릉지역에서 수목효과 적용 전후의 풍속을 비교하였을 때 평균 제곱근 오차(RMSE)는 각각 1.06, $0.62m\;s^{-1}$로 나타났고 수목효과 적용으로 풍속 모의정확도가 향상되었다. 기온은 LDAPS 과소 모의하는 경향을 나타내고 CFD_NIMR_SNU 모델에 의해 향상된 것을 확인하였다. CFD_NIMR_SNU 모델을 이용하여 복잡한 도시지역의 흐름과 열 환경을 자세하고 정밀한 분석이 가능하며, 도시 환경 및 계획에 대한 정보를 제공 할 수 있을 것이다.
본 연구는 10여 년의 역사를 지니고 국제학교의 계기가 된 인천 송도국제학교를 대상으로 국제학교 입지가 아파트 매매 및 전월세 가격에 미치는 영향요인 비교·분석이다. 개교 후 10년이 경과한 최근 시점에서 국제학교 인근지역 아파트를 매매시장과 전월세시장으로 구분하여 분석을 실시한다. 계획도시로 설계된 송도국제도시를 공간적 범위로, 코로나 이후의 부동산 과열시기를 피해 상대적으로 부동산 안정기에 해당하는 2018-19년도를 시간적 분석기간으로 설정하였다. 국제학교 주변에 형성된 학원가와 국내외 대학의 송도캠퍼스 개교 등 '신 교육특구' 의 도시이미지를 고려하여 교육요인 변수를 추가하여 전통적 헤도닉 가격모형을 바탕으로 다중회귀모형을 적용하였다. 실증분석 결과, 첫째, 매매와 전월세의 가격결정요인에서 차이점이 확인되었다. 둘째, 국제학교 가격영향력이 다른 변수보다 매우 높게 나왔다. 셋째, 국제학교 영향력은 매매시장보다 전월세 시장에서 두드러지게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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